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数据分析从业者必看!10 个加速 python 数据分析简易小技巧

这是对 pandas 数据进行探索性数据分析一种简单快速方法pandas df.describe()和 df.info()函数通常用作 EDA 过程第一步。...但是,它只提供了非常基本数据概述,对于大型数据集没有太大帮助。另一方面,pandas 分析函数使用 df.profile_report()扩展 pandas 数据,以便快速进行数据分析。...还可以报告导出到具有以下代码交互式 HTML 文件。...2.第二步,为 pandas plots 带来交互性 pandas 有一个内置.plot()函数作为数据一部分。然而,用这个函数呈现可视化并不是交互式,这使得它不那么吸引人。...Pastebin 是一种在线内容托管服务,我们可以在其中存储纯文本(如源代码片段),然后可以与其他人共享 URL。事实上,Github gist 也类似于 Pastebin,尽管有版本控制。

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Pandas 学习手册中文第二版:1~5

概率与贝叶斯统计 贝叶斯统计是一种贝叶斯定理(一种基于简单概率公理构建数学方程式)派生出来统计推断方法。 它使分析师可以计算任何感兴趣条件概率。...例如,以下内容返回温度差平均值: Pandas 数据 Pandas Series只能与每个索引标签关联一个值。 要使每个索引标签具有多个值,我们可以使用一个数据。...文件数据加载到数据 Pandas 库提供了方便地各种数据检索数据作为 Pandas 对象工具。 作为一个简单例子,让我们研究一下 Pandas 以 CSV 格式加载数据能力。.../master/docs/learning-pandas-2e/img/00089.jpeg)] 通过标签或位置检索序列值 Series可以通过两种常规方法检索:通过索引标签 0 开始位置...数据每一列都是 Pandas Series,并且数据可以视为一种数据形式,例如电子表格或数据库表。

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Pandas 秘籍:1~5

一、Pandas 基础 在本章,我们介绍以下内容: 剖析数据结构 访问主要数据组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 序列方法链接在一起 使索引有意义...当我们将其用作序列值有意义标签时,我们瞥见这个强大对象。 最后两个秘籍包含在数据分析期间经常发生简单任务。 剖析数据结构 在深入研究 Pandas 之前,值得了解数据组件。...另见 Pandas read_csv函数官方文档 访问主要数据组件 可以直接数据访问三个数据组件(索引,列和数据每一个。...许多秘籍将与第 1 章,“Pandas 基础”内容类似,这些内容主要涵盖序列操作。 选择数据多个列 选择单个列是通过所需列名作为字符串传递给数据索引运算符来完成。...许多新手 Pandas 用户很难记住axis参数含义。 幸运是,在 Pandas ,一项操作可以完成两个潜在方向。 一种可能方法是尝试双向尝试直到获得所需结果简单蛮力解决方案。

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精品课 - Python 数据分析

对于数据结构,无非“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习,当然面向具体 NumPy 数组和 Pandas 数据时,主干线上会加东西。...Pandas WHY 下图左边「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道),而右边数据 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台 2018-1-3 到...Pandas 数据结构在每个维度上都有可读性强标签,比起 NumPy 数据结构涵盖了更多信息。...---- WHAT Pandas DataFrame 是一种数据结构 (Series 可不严谨看成一维 DataFrame,而 Panel 已经被废弃)。...DataFrame 数据可以看成是 数据 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏就是行索引和列索引,它们 可基于位置 (at, loc),可基于标签 (iat

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谷歌多模态预训练框架:视频字幕、动作分类、问答全部实现SOTA

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2201.08264.pdf 实验证明 MV-GPT 能力可以有效地转移到多模态视频字幕上,在各种基准测试取得了 SOTA 结果。...编码器需要学习文本信息与视觉内容融合,目标标签用于训练解码器进行生成。 但在未标记视频情况下,每个视频剪辑仅带有来自 ASR 脚本,没有手动注释目标标签。...但是,训练模型以生成通常不以输入内容为基础未来话语效果并不理想。因此,谷歌应用了一种双向生成损失函数来加强与输入关联。...双向生成损失 我们可以通过制定包括前向和后向生成双向生成损失来缓解非基础文本生成问题。前向生成在给定视觉框架及其相应转录本情况下生成未来语句,并允许模型学习视觉内容与其相应转录本融合。...MV-GPT 双向生成,已训练两代损失。在前向生成,模型在给定和当前话语(红色框)情况下生成未来话语(蓝色框),而现在是后向生成未来话语生成

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Pandas 数据分析技巧与诀窍

Pandas一个惊人之处是,它可以很好地处理来自各种来源数据,比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件,甚至是网页。 在本文中,我向您展示一些关于Pandas中使用技巧。...2 数据操作 在本节,我展示一些关于Pandas数据常见问题提示。 注意:有些方法不直接修改数据,而是返回所需数据。...在不知道索引情况下检索数据: 通常使用大量数据,几乎不可能知道每一行索引。这个方法可以帮你完成任务。因此,在因此,在“数据数据,我们正在搜索user_id等于1一行索引。...missing = {‘tags’:’mcq’, ‘difficulty’: ‘N’} data.fillna(value = missing, inplace = True) 数据获取已排序样本...这些数据将为您节省查找自定义数据麻烦。 此外,数据可以是任何首选大小,可以覆盖许多数据类型。此外,您还可以使用上述一些技巧来更加熟悉Pandas,并了解它是多么强大一种工具。

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Pandas 秘籍:6~11

这意味着您可以与当前数据完全无关内容形成组。 在这里,我们cuts变量值分组。...由于两个数据索引相同,因此可以像第 7 步那样一个数据值分配给另一列新列。 更多 步骤 2 开始,完成此秘籍一种方法是直接sex_age列中分配新列,而无需使用split方法。...其余步骤使用append方法,这是一种新行追加到数据简单方法。 大多数数据方法都允许通过axis参数进行行和列操作。append是一个例外,它只能将行追加到数据。...准备 在此秘籍,我们执行组合数据所需。 第一种情况使用concat更简单,而第二种情况使用merge更简单。...更多 可以在不知道文件名情况下所有文件特定目录读取到数据。 Python 提供了几种遍历目录方法,其中glob模块是一种流行选择。

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Align and Prompt:Salesforce&ANU提出ALPRO,进行细粒度视频文本对齐!代码已开源!

由于视频特征提取器是固定,不需要进行网络调整,因此当迁移到不同目标域时,这些方法是次优。相比之下,最近出现方法视频采样很少,这使得视频主干能够进行端到端预训练和微调。...对于每个输入视频稀疏采样,TimeSformer首先将每个划分为K个不重叠patch,这些patch被过滤并送到线性投影层以产生patch token序列。...然而,由于视频和文本特征位于不同嵌入空间,这种方法导致不太好对齐。为此,作者提出了一种视频文本对比(VTC)方法,用于在单模态编码器特征发送到多模态编码器之前对其进行对齐。...对比损失匹配对视为正样本,而将batch可以形成所有其他对视为负样本。...PEM则是对随机裁剪通过prompt操作进行类别的预测,然后预测结果作为伪标签来监督预训练过程,从而使模型能够感知视频局部区域。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

本文经AI新媒体量子位(QbitAI)授权转载,转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x轴标签更改为文本标签“低、、高”这种样式。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法logx或者logy值设置为Ture。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x轴标签更改为文本标签“低、、高”这种样式。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法logx或者logy值设置为Ture。

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精通 Pandas:1~5

默认行为是为未对齐序列结构生成索引并集。 这是可取,因为信息可以保留而不是丢失。 在本书下一章,我们处理 Pandas 缺失值。 数据 数据是一个二维标签数组。...使用ndarrays/列表字典 在这里,我们列表字典创建一个数据结构。 键将成为数据结构标签,列表数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...至于序列和数据,有创建面板对象不同方法。 它们将在后面的章节中进行解释。 3D NumPy 数组与轴标签一起使用 在这里,我们展示了如何 3D NumPy 数组构造面板对象。...isin和所有方法 与前几节中使用标准运算符相比,这些方法使用户可以通过布尔索引实现更多功能。 isin方法获取值列表,并在序列或数据与列表值匹配位置返回带有True布尔数组。...总结 在本章,我们看到了各种方法来重新排列 Pandas 数据。 我们可以使用pandas.groupby运算符和groupby对象上关联方法数据进行分组。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

晓查 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x轴标签更改为文本标签“低、、高”这种样式。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法logx或者logy值设置为Ture。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x轴标签更改为文本标签“低、、高”这种样式。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法logx或者logy值设置为Ture。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x轴标签更改为文本标签“低、、高”这种样式。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法logx或者logy值设置为Ture。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

晓查 编译整理 量子位 出品 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x轴标签更改为文本标签“低、、高”这种样式。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法logx或者logy值设置为Ture。

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Pandas可视化综合指南:手把手零教你绘制数据图表

导读:数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据上进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以x轴标签更改为文本标签“低、、高”这种样式。...对数坐标 如果数据跨度范围非常大,横跨好几个数量级,那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标,设置方法logx或者logy值设置为Ture。

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基于CLIP,浙大提出:ActionCLIP,用检索思想做视频动作识别!性能SOTA!代码已开源!

与以前那样直接标签映射到数字相比,直接文本中学习是更加有效,它可以成为更广泛监督来源,并提供更全面的代表性。...另一方面,每天网络上都会存储和生成大量带有嘈杂但富文本标签视频。 有没有一种方法可以激活丰富web数据以进行动作识别? ViViT证明了预训练可能是一种解决方案。...Multimodal Learning Framework 以前视频动作识别方法将此任务视为标准1-of-N投票问题,标签映射为数字。这个pipeline完全忽略了标签文本包含语义信息。...Pre-train 正如先前工作所表明,预训练对视觉语言多模态学习有很大影响。由于训练数据是直接网络上收集,因此其中一个热门方向是设计适当目标,以便在此过程处理这些噪声数据。...除了空间位置嵌入外,token嵌入添加额外可学习时间位置嵌入,以指示索引。可以使用原始预训练图像编码,这种方式简称为Joint。

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Pandas 学习手册中文第二版:6~10

具体来说,我们检查: 对序列或数据创建和使用索引 用索引选择值方法 在索引之间移动数据 重新索引 Pandas 对象 对序列或数据创建和使用索引 索引可以显式创建,也可以Pandas 隐式创建...两个DataFrame对象之间算术运算将同时按列标签和索引标签对齐。 以下代码提取了df一小部分,并将其完整数据减去。...,其值是多少: 总结 在本章,我们研究了 Pandas 如何使访问各种位置和格式数据变得简单,如何这些格式数据自动映射到数据对象。...如果您希望数据是完整,并且此简单检查将得出一个非 0 值,那么您就需要更深入地了解。 另一种确定方法是使用Series对象和DataFrame.count()方法。.../apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00459.jpeg)] 选择或删除缺失数据 处理缺失数据一种技术是简单地将其数据集中删除

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硬货 | 手把手带你构建视频分类模型(附Python演练))

Jupyter Notebook 介绍 我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情,例如检测图像对象,对这些对象进行分类,电影海报中生成标签。...我很好奇将相同计算机视觉算法应用于视频数据。我用于构建图像分类模型方法是否可以推广? ? 对于机器来说,视频可能很棘手。...然后,我们可以按照与图像分类任务相同步骤进行操作。这是处理视频数据简单方法。 实际上有多种其他方式来处理视频,甚至还有视频分析领域。我们将使用CNN视频中提取特征。...我们将在每次迭代时从此文件夹删除所有其他文件 接下来,我们读取temp文件夹所有,使用预先训练模型提取这些特征,进行预测得到标签后将其附加到第一个列表 我们将在第二个列表为每个视频添加实际标签...我们现在可以尝试不同方法,旨在提高模型性能。我能想到一些方法是使用可以直接处理视频3D卷积。 由于视频是一系列,我们也可以将其解决为序列问题。

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